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发电设备智能故障诊断技术

作者: 张浩著 , 彭道刚著 , 夏飞著 , 钱玉良著 , 徐春梅著

出版社: 中国电力出版社

出版时间: 2014-05

版次: 1

ISBN: 9787512355385

定价: 32.00

装帧: 平装

开本: 大16开

纸张: 胶版纸

页数: 192页

字数: 227千字

分类: 工程技术

15人买过

《发电设备智能故障诊断技术》属于近几年科研项目的研究成果总结，主要内容包括发电设备故障数据预处理与特征提取、汽轮发电机组轴心轨迹自动识别技术、基于神经网络的发电设备智能故障诊断、主元分析与神经网络集成的发电设备故障诊断、基于信息融合的发电设备智能集成故障诊断技术、发电设备智能故障诊断应用研究等。张浩，教授、博士生导师。上海市领军人才、优秀学科带头人、曙光优秀学者，国务院政府特殊津贴获得者。现任上海电力学院副校长，主要从事电力自动化与信息化技术、智能电网与新能源发电技术等领域的研究工作。主持完成包括国家863计划重点项目子课题、科技部国际合作计划、教育部科学技术研究重点项目、上海市优秀学科带头人计划、上海市曙光及曙光跟踪计划、上海市科技攻关计划、上海市高校高水平特色发展项目等科研项目20多项。获国家科技进步二等奖、教育部科技进步奖一等奖和二等奖、上海市技术发明奖一等奖、科技进步奖二等奖和三等奖等奖励10多项。公开发表学术论文200多篇，其中有80多篇被SCI、EI、ISTP收录。出版著作10余本，取得专利与著作权10多项。前言

l概述

1．1发电设备智能故障诊断的意义

1．2国内外发展研究现状分析

2发电设备故障数据预处理与特征提取

2．1数据预处理与特征提取方法

2．2嵌入式数据预处理与特征提取平台

2．3基于FFT变换的发电设备数据预处理

2．4基于小波变换的发电设备故障特征提取

3汽轮发电机组轴心轨迹自动识别技术

3．1轴心轨迹自动识别框架设计

3．2基于一种粒子群模型的轴心轨迹提纯

3．3基于不变矩的轴心轨迹特征提取

3．4基于BP神经网络的特征识别

3．5仿真实例研究

4基于神经网络的发电设备智能故障诊断

4．1神经网络的概述

4．2基于BP神经网络的汽轮发电机组故障诊断

4．3基于RBF神经网络的汽轮发电机组故障诊断

4．4基于CPN神经网络的汽轮发电机组故障诊断

4．5基于概率神经网络(PNN)的汽轮发电机组故障诊断

4．6基于小波神经网络(WNN)的汽轮发电机组故障诊断

4．7基于模糊神经网络(FNN)汽轮发电机组故障诊断

5主元分析与神经网络集成的发电设备智能故障诊断

5．1集成诊断系统框架

5．2基于主元分析的特征向量降维

5．3GA-PSO-RBF神经网络

5．4仿真测试研究

6基于信息融合的发电设备智能集成故障诊断

6．1信息融合的概述

6．2基于D-S证据理论的汽轮机故障诊断

6．3基于BP-RBF和D-S证据理论的汽轮机集成故障诊断

6．4基于PNN-RBF和证据理论的集成故障诊断

6．5基于WNN-PNN和证据理论的集成故障诊断

6．6基于灰色理论-PNN的汽轮发电机组集成故障诊断

6．7基于模糊集-BP和D-S证据理论凝汽器集成故障诊断

6．8基于BP-CPN和D-S证据理论的凝汽器集成故障诊断

7发电设备智能故障诊断系统应用研究

7．1基于嵌入式ARM的远程数据采集系统

7．2基于LabVIEW的汽轮发电机组振动运行监测与故障诊断系统

7．3发电设备远程状态监测与智能故障诊断系统

参考文献
内容简介:
《发电设备智能故障诊断技术》属于近几年科研项目的研究成果总结，主要内容包括发电设备故障数据预处理与特征提取、汽轮发电机组轴心轨迹自动识别技术、基于神经网络的发电设备智能故障诊断、主元分析与神经网络集成的发电设备故障诊断、基于信息融合的发电设备智能集成故障诊断技术、发电设备智能故障诊断应用研究等。
作者简介:
张浩，教授、博士生导师。上海市领军人才、优秀学科带头人、曙光优秀学者，国务院政府特殊津贴获得者。现任上海电力学院副校长，主要从事电力自动化与信息化技术、智能电网与新能源发电技术等领域的研究工作。主持完成包括国家863计划重点项目子课题、科技部国际合作计划、教育部科学技术研究重点项目、上海市优秀学科带头人计划、上海市曙光及曙光跟踪计划、上海市科技攻关计划、上海市高校高水平特色发展项目等科研项目20多项。获国家科技进步二等奖、教育部科技进步奖一等奖和二等奖、上海市技术发明奖一等奖、科技进步奖二等奖和三等奖等奖励10多项。公开发表学术论文200多篇，其中有80多篇被SCI、EI、ISTP收录。出版著作10余本，取得专利与著作权10多项。
目录:
前言

l概述

1．1发电设备智能故障诊断的意义

1．2国内外发展研究现状分析

2发电设备故障数据预处理与特征提取

2．1数据预处理与特征提取方法

2．2嵌入式数据预处理与特征提取平台

2．3基于FFT变换的发电设备数据预处理

2．4基于小波变换的发电设备故障特征提取

3汽轮发电机组轴心轨迹自动识别技术

3．1轴心轨迹自动识别框架设计

3．2基于一种粒子群模型的轴心轨迹提纯

3．3基于不变矩的轴心轨迹特征提取

3．4基于BP神经网络的特征识别

3．5仿真实例研究

4基于神经网络的发电设备智能故障诊断

4．1神经网络的概述

4．2基于BP神经网络的汽轮发电机组故障诊断

4．3基于RBF神经网络的汽轮发电机组故障诊断

4．4基于CPN神经网络的汽轮发电机组故障诊断

4．5基于概率神经网络(PNN)的汽轮发电机组故障诊断

4．6基于小波神经网络(WNN)的汽轮发电机组故障诊断

4．7基于模糊神经网络(FNN)汽轮发电机组故障诊断

5主元分析与神经网络集成的发电设备智能故障诊断

5．1集成诊断系统框架

5．2基于主元分析的特征向量降维

5．3GA-PSO-RBF神经网络

5．4仿真测试研究

6基于信息融合的发电设备智能集成故障诊断

6．1信息融合的概述

6．2基于D-S证据理论的汽轮机故障诊断

6．3基于BP-RBF和D-S证据理论的汽轮机集成故障诊断

6．4基于PNN-RBF和证据理论的集成故障诊断

6．5基于WNN-PNN和证据理论的集成故障诊断

6．6基于灰色理论-PNN的汽轮发电机组集成故障诊断

6．7基于模糊集-BP和D-S证据理论凝汽器集成故障诊断

6．8基于BP-CPN和D-S证据理论的凝汽器集成故障诊断

7发电设备智能故障诊断系统应用研究

7．1基于嵌入式ARM的远程数据采集系统

7．2基于LabVIEW的汽轮发电机组振动运行监测与故障诊断系统

7．3发电设备远程状态监测与智能故障诊断系统

参考文献

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